Articoli più recenti per Scoperta di farmaci

Uno studio su come migliorare i modelli di previsione dei farmaci per terapie contro il cancro migliori.

Questo metodo migliora l'analisi cellulare attraverso il riconoscimento di schemi insoliti, aumentando la comprensione dei trattamenti.

La ricerca con FragLites rivela siti di legame chiave nei complessi CDK-ciclina.

L'impatto della brachituri sul cancro, specialmente sul cordoma, rivela nuove possibilità di trattamento.

Un nuovo framework che integra la computazione quantistica con metodi classici per migliori performance in problemi complessi.

I modelli di proteine migliorano la nostra capacità di prevedere le funzioni e le strutture delle proteine.

Un nuovo approccio fornisce spiegazioni chiare per le classificazioni dei grafi.

Combinare l'apprendimento automatico con l'OFDFT migliora l'efficienza e l'accuratezza nell'analisi molecolare.

Usare l'IA per migliorare l'identificazione dei target dei farmaci e ridurre i costi di scoperta.

Nuovi metodi offrono spunti sulle interazioni delle proteine e sugli effetti delle mutazioni.

I microrganismi offrono una via per ottenere sostanze chimiche preziose per la medicina e l'agricoltura.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella progettazione di farmaci e materiali.

T-Rex combina modelli di linguaggio e grafico per migliorare le previsioni di retrosintesi in chimica.

Graph Multi-Similarity Learning migliora la scoperta di farmaci attraverso relazioni molecolari flessibili.

Questo studio esplora tecniche di machine learning per trovare nuovi candidati coagulanti.

Usare il calcolo quantistico analogico per migliorare le previsioni delle molecole d'acqua attorno alle proteine per il design di farmaci.

Un nuovo approccio per migliorare l'ottimizzazione in scenari complessi usando simulazioni.

Un nuovo framework migliora la previsione dei candidati farmaceutici nella ricerca biomedica.

Un nuovo approccio combina la ricerca di evidenze con le previsioni nella scoperta di farmaci.

Nuovi metodi stanno cambiando il modo in cui gli scienziati studiano le strutture molecolari e le loro applicazioni.

Un approccio innovativo che utilizza il deep learning per identificare antibiotici efficaci contro i batteri resistenti.

I ricercatori introducono la registrazione delle nuvole di punti per un confronto migliore delle strutture biomolecolari.

Uno sguardo all'evoluzione e alle applicazioni della teoria dei cluster accoppiati nella chimica quantistica.

L'IA sta cambiando il modo in cui vengono scoperti i nuovi farmaci, concentrandosi sui trattamenti per il cancro.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei modelli grafici usando ambienti gerarchici.

La ricerca esplora piccoli organismi per migliorare i trattamenti delle condizioni di salute mentale.

Nuovo dataset e metodo di previsione potenziano la ricerca sulle interazioni farmaco-target.

REMO migliora la comprensione molecolare attraverso un apprendimento innovativo basato sulle reazioni.

Scopri come il docking molecolare e il calcolo quantistico migliorano lo sviluppo dei farmaci.

Nuovi metodi migliorano la precisione nel predire le interazioni proteina-ligando.

Gli scienziati usano metodi computazionali per migliorare l'analisi della selettività di legame dei farmaci.

Le forme molecolari influenzano il design dei farmaci e le interazioni.

Sort Slice migliora come i dati chimici vengono elaborati usando impronte a connettività estesa.

Un nuovo modello migliora la comprensione delle interazioni proteiche in diversi contesti biologici.

Questo articolo esplora come la previsione conforme migliori il processo decisionale in ambienti incerti.

Introducendo HeMeNet per un apprendimento multi-task proteico efficiente usando strutture 3D.

PLINDER migliora la scoperta di farmaci grazie a set di dati migliorati sulle interazioni proteina-ligando.

Questa libreria offre un modo efficace per calcolare le impronte molecolari per i chimici.

FraGNNet migliora la previsione degli spettri di massa per una migliore identificazione dei composti.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle proteine grazie a dati di diffrazione dei raggi X migliorati.